Podemos definir fácilmente un "almacén de datos" como el almacenamiento electrónico seguro de información por parte de una empresa u otra organización. El propósito de un almacén de datos es crear un depósito de datos históricos que se puedan recuperar y examinar para proporcionar información útil sobre las actividades de la organización. Existe diversa información sobre un almacén de datos y este artículo, a su vez, servirá como una guía para brindar información detallada sobre de qué se trata, incluidos sus tipos, las herramientas involucradas y un ejemplo para trabajar. Entremos en detalle.
¿Qué es un almacén de datos?
El almacenamiento de datos, también conocido como almacén de datos empresariales (EDW), es un sistema que recopila datos de varias fuentes en un único almacenamiento de datos central y coherente para facilitar el análisis de datos, la extracción de datos, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Este término permite a una organización ejecutar análisis complejos en cantidades masivas de datos históricos (petabytes y petabytes) de formas que una base de datos normal no puede.
Los sistemas de almacenamiento de datos han sido parte de las soluciones de inteligencia empresarial (BI) durante más de tres décadas, pero últimamente se han desarrollado a medida que han surgido nuevos tipos de datos y tecnologías de alojamiento de datos. También podemos decir que el almacenamiento de datos se alojaba tradicionalmente en las instalaciones, a menudo en una computadora central, y su funcionalidad se centraba en obtener datos de varias fuentes, purificar y preparar los datos, y cargar y mantener los datos en una base de datos relacional. El almacenamiento de datos ahora se puede alojar en un dispositivo dedicado o en la nube, y la mayoría de los almacenes de datos también incluyen capacidades analíticas, así como herramientas de presentación y visualización de datos.
Cómo funciona un almacén de datos
Cuando las empresas comenzaron a depender de los sistemas informáticos para crear, archivar y recuperar documentos comerciales críticos, creció la necesidad de almacenamiento de datos. Los investigadores de IBM Barry Devlin y Paul Murphy originaron la noción de almacenamiento de datos en 1988.
El almacenamiento de datos está destinado a permitir el examen de datos históricos. Además, los datos recopilados de numerosas fuentes heterogéneas pueden proporcionar información sobre el desempeño de una empresa. El almacenamiento de datos está destinado a permitir a los usuarios realizar consultas y análisis de datos históricos generados a partir de fuentes transaccionales.
Los datos que se agregan al almacén no cambian y no se pueden cambiar. El almacén es la fuente a partir de la cual se realizan los análisis de eventos anteriores, centrándose en los cambios a lo largo del tiempo. Los datos almacenados deben almacenarse de manera segura, confiable, recuperable y manejable.
Mantenimiento de un almacén de datos:
Para mantener este almacén de datos en funcionamiento, se deben tomar algunas medidas. La extracción de datos es una fase que requiere obtener grandes cantidades de datos de numerosas fuentes. La limpieza de datos es el proceso de revisar un conjunto de datos en busca de errores y corregir o excluir cualquiera que se identifique después de que se haya compilado.
Los datos limpios se transforman posteriormente del formato de base de datos al formato de almacenamiento. Después de almacenarse en el almacén, los datos se ordenan, consolidan y resumen para facilitar su uso. A medida que se actualizan las diversas fuentes de datos, se agregan datos adicionales al almacén con el tiempo.
La creación del almacén de datos de WH Inmon, un manual práctico publicado por primera vez en 1990 y reeditado varias veces, es un libro importante sobre el almacenamiento de datos.
Las empresas ahora pueden invertir en servicios de software de almacenamiento de datos basados en la nube de Microsoft, Google, Amazon y Oracle, entre otros.
Tipos de almacén de datos
Hay tres tipos principales de Data Warehouse (DWH), que son los siguientes:
#1. Almacén de datos empresarial (EDW)
Un almacén centralizado es un almacén de datos empresariales (EDW). Ofrece servicios de apoyo a la decisión en toda la organización. Además, proporciona un enfoque uniforme para la organización y representación de datos. También le permite clasificar los datos por tema y otorgar acceso en función de esas clasificaciones.
#2. Almacén de datos operativos
Cuando ni un almacén de datos ni un sistema OLTP pueden satisfacer las necesidades de generación de informes de una organización, se requiere un almacén de datos operativos u ODS. El almacenamiento de datos en ODS se actualiza en tiempo real. Como resultado, se usa ampliamente para tareas mundanas, como mantener los detalles de los empleados.
#3. El mercado de datos
Un data mart es una subdivisión del almacenamiento de datos. Está desarrollado específicamente para una línea de negocio específica, como ventas, finanzas o ventas. Los datos se pueden recopilar directamente de las fuentes en un data mart independiente.
¿Cuáles son los 5 componentes del almacén de datos?
Hay cinco componentes principales de almacenamiento de datos:
#1. Base de datos de almacén
El jefe de almacén está a cargo de las operaciones relacionadas con la gestión de datos en el almacén. Realiza tareas como el análisis de datos para verificar la consistencia, creación de índices y vistas, desnormalización y generación de agregados, transformación y fusión de datos de origen, y archivado y copia de seguridad de datos.
#2. Herramientas de abastecimiento, adquisición, limpieza y transformación (ETL)
Las tecnologías de fuente de datos, transformación y migración se utilizan en el almacenamiento de datos para realizar todas las conversiones, resúmenes y cambios necesarios para transformar los datos en un solo formato. Las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) son otro nombre para ellas.
Sus capacidades incluyen:
- Anonimizar los datos según las estipulaciones reglamentarias.
- Eliminación de datos no deseados en bases de datos operativas para que no se carguen en el almacén de datos.
- Busque y reemplace nombres y definiciones comunes para los datos que llegan de diferentes fuentes.
- Cálculo de resúmenes y datos derivados
- En caso de que falten datos, rellénelos con los valores predeterminados.
- Datos repetidos desduplicados que llegan de múltiples fuentes de datos.
Estas herramientas de extracción, transformación y carga pueden generar tareas cron, trabajos en segundo plano, programas COBOL, scripts de shell, etc., que actualizan los datos en el sistema de almacenamiento de datos de forma regular. Estas herramientas también son útiles para el mantenimiento de metadatos.
Estas herramientas ETL deben hacer frente a las preocupaciones de heterogeneidad de datos y bases de datos.
#3. Metadatos
El término "metadatos" evoca imágenes de conceptos de almacenamiento de datos tecnológicos de alto nivel. Sin embargo, es bastante sencillo. Los metadatos son información sobre los datos que definen el sistema de almacenamiento de datos. Se utiliza para construir, mantener y administrar el almacenamiento de datos.
Los metadatos son vitales en la arquitectura de almacenamiento de datos porque identifican la fuente, el uso, los valores y los atributos de los datos de almacenamiento de datos. También especifica cómo se modifican y manejan los datos. Está estrechamente vinculado al sistema de almacenamiento de datos.
Por ejemplo, una línea en la base de datos de ventas puede contener:
4030 KJ732 299.90
Este es un dato sin sentido hasta que consultamos la Meta que nos dice que fue
- Número de modelo: 4030
- Identificación del agente de ventas: KJ732
- Cantidad total de ventas de $ 299.90
Como resultado, los metadatos son componentes críticos en la transformación de datos en conocimiento.
Las siguientes preguntas se pueden responder con metadatos:
- ¿Qué tablas, características y claves hay en el Data Warehouse?
- ¿De dónde vino la información?
- ¿Con qué frecuencia se recargan los datos?
- ¿Qué transformaciones de limpieza se utilizaron?
Los metadatos se pueden dividir en las siguientes categorías:
- Metadatos técnicos: Este tipo de metadatos comprende información de depósito que utilizan los diseñadores y administradores de almacenamiento de datos.
- Metadatos empresariales: este tipo de metadatos contiene detalles que permiten a los usuarios finales interpretar fácilmente la información alojada en el sistema de almacenamiento de datos.
#4. Herramientas de consulta
Uno de los objetivos clave del almacenamiento de datos es proporcionar a las organizaciones información que les ayude a tomar decisiones estratégicas. Los usuarios pueden interactuar con el sistema de almacenamiento de datos a través de herramientas de consulta. Los componentes de back-end son otro nombre para los administradores de consultas. Maneja todos los procesos relacionados con la administración de las solicitudes de los usuarios. Las operaciones del componente de almacenamiento de datos son para dirigir las consultas a las tablas adecuadas para la programación de consultas.
#5. Almacén de datos Arquitectura de bus
El flujo de datos en su almacén está determinado por el bus de almacén de datos. En el sistema de almacenamiento de datos, el flujo de datos se clasifica como flujo de entrada, flujo ascendente, flujo descendente, flujo de salida y metaflujo.
Al crear un bus de datos, tenga en cuenta las dimensiones y los hechos compartidos entre los data marts.
Data marts:
Un data mart es una capa de acceso que se utiliza para distribuir datos a los usuarios. Se promociona como una opción viable para almacenes de datos a gran escala porque requiere menos tiempo y dinero para su construcción. Sin embargo, no existe una definición universal de un data mart y varía de persona a persona.
En pocas palabras, un data mart es una división de un almacén de datos. El data mart se utiliza para la partición de datos que se desarrolla para un determinado grupo de consumidores.
Ejemplo de almacén de datos
Para obtener un buen ejemplo de este almacén de datos, considere un fabricante de equipos de fitness. Su producto más vendido es una bicicleta estática, y la empresa está pensando en ampliar su cartera y lanzar una nueva campaña de marketing para respaldarlo.
Utiliza su proceso de almacenamiento de datos para comprender mejor a sus clientes actuales. Puede determinar si sus consumidores son en su mayoría mujeres mayores de 50 años o hombres menores de 35 años. Además, puede ayudarlo a obtener más información sobre las tiendas que han tenido mayor éxito vendiendo sus bicicletas, así como dónde se encuentran. . Es posible que pueda examinar los resultados de encuestas internas y saber qué les gustó y qué no les gustó a los antiguos clientes de sus artículos.
Toda esta información ayuda a la corporación a decidir qué tipo de nuevos modelos de bicicletas crear y cómo promocionarlos y publicitarlos. Se basa en datos duros en lugar de instinto visceral. Con este ejemplo de almacén de datos, creo que ahora el proceso será fácilmente comprensible.
Herramientas de almacenamiento de datos
Existen numerosas herramientas de almacenamiento de datos en el mercado, pero los tipos más populares incluyen:
#1. MarkLogic
MarkLogic es uno de los tipos más populares de herramientas de almacenamiento de datos y también un buen ejemplo de una valiosa solución de almacenamiento de datos que utiliza una variedad de capacidades empresariales para hacer que la integración de datos sea más fácil y rápida. Esta herramienta ayuda en la ejecución de operaciones de búsqueda extremadamente complejas en un almacén de datos. Puede consultar varios tipos de datos, como documentos, relaciones y metadatos.
# 2. Oráculo
Oracle es la base de datos más popular de la industria. Proporciona una amplia gama de soluciones de almacenamiento de datos para implementaciones locales y en la nube. Además, contribuye a mejorar las experiencias de los clientes al mejorar la eficiencia operativa. También se presenta como uno de los tipos populares de herramientas de almacenamiento de datos para probar.
#3. Desplazamiento al rojo de Amazon
Amazon Redshift es una aplicación de almacenamiento de datos. Es una herramienta sencilla y de bajo costo para analizar varias formas de datos usando SQL convencional y herramientas de BI existentes. También permite la ejecución de consultas complicadas sobre petabytes de datos estructurados a través de la técnica de optimización de consultas.
¿Qué es un almacén de datos vs una base de datos?
Un almacén de datos se diferencia de una base de datos en los siguientes aspectos:
- Una base de datos es un sistema transaccional que analiza y actualiza datos en tiempo real para garantizar que solo esté disponible la información más actualizada.
- Un almacén de datos está diseñado para recopilar datos estructurados a lo largo del tiempo.
Una base de datos, por ejemplo, puede incluir solo la dirección más actual de un cliente, mientras que un almacén de datos puede almacenar todas las direcciones de los clientes durante los diez años anteriores.
¿Cuáles son las cuatro etapas del almacenamiento de datos?
Antes, las empresas comenzaban con aplicaciones de almacenamiento de datos bastante simples. Sin embargo, con el tiempo surgieron aplicaciones de almacenamiento de datos más complejas.
Los siguientes son los tipos generales de etapas en el uso de un almacén de datos (DWH):
#1. Base de datos operativa fuera de línea
En este punto, los datos simplemente se copian de un sistema operativo a otro. La carga, el procesamiento y la generación de informes de datos copiados no tienen ningún efecto sobre el rendimiento del sistema operativo.
#2. Almacén de datos fuera de línea
El almacén de datos recibe actualizaciones periódicas de la base de datos operativa. Los datos del almacén de datos se mapean y modifican para cumplir con los objetivos del almacén de datos.
#3. Almacén de datos en tiempo real
Los almacenes de datos se actualizan en este paso cada vez que se produce una transacción en la base de datos operativa, por ejemplo, un sistema de reservas de líneas aéreas o trenes.
#4. Almacén de datos integrado
Los almacenes de datos se actualizan regularmente a este nivel cuando el sistema operativo realiza una transacción. Posteriormente, el Datawarehouse genera transacciones, que posteriormente se devuelven al sistema operativo.
¿Cuáles son las características del almacén de datos?
Orientado al tema, variable en el tiempo, integrado, y No volátil son los cuatro tipos o ejemplos de características de almacenamiento de datos, comúnmente conocidas como características de almacenamiento de datos.
¿Cuáles son las Siete 7 Funciones de Almacenamiento?
- Almacenamiento
- Protección de Mercancías
- Transporte de Mercancías
- Financiación
- Servicios con valor monetario
- Estabilización de Precios
- Gestión de la información
¿Cuáles son los dos tipos de almacenamiento?
Público y privada Los almacenes son los dos tipos principales de almacenes.
¿Cuál es el propósito del almacén de datos?
El almacenamiento de datos es la recopilación centralizada de datos que se pueden estudiar para tomar mejores decisiones. Los datos fluyen a un almacén de datos de forma regular desde sistemas transaccionales, bases de datos relacionales y otras fuentes.
¿Cuáles son las 4 Funciones Básicas en un Almacén?
Cualquiera que sea el producto, cada almacén lo mueve, lo almacena, realiza un seguimiento y lo envía. Los equipos de almacenamiento, manejo de materiales, empaque y envío, y códigos de barras son las cuatro categorías clave de equipos que provienen de estas cuatro actividades.
¿Cuáles son los tres 3 Procesos utilizados en un Data Warehouse?
El proceso de Flujo en el datawarehouse incluye los siguientes pasos:
- Los datos deben ser extraídos y cargados.
- Limpieza y transformación de datos.
- Los datos deben ser respaldados y archivados.
En conclusión
El almacenamiento de datos es la recopilación de información sobre el negocio de una empresa y su desempeño a lo largo del tiempo. Es la fuente de análisis que revela los logros y fracasos pasados de la empresa y guía la toma de decisiones. Fue creado con el aporte de los empleados en cada uno de sus departamentos principales.
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Referencias
